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MLOps mit Argo Workflows und Kubernetes

Argo Workflows und Kubernetes sind mächtige Tools für die Automatisierung und Verwaltung von Machine-Learning-Projekten.

In diesem Vortrag gibt Hauke eine Übersicht über MLOps und stellt Argo Workflows und Kubernetes vor.

Er zeigt auf, warum diese Tools besonders gut für Machine Learning geeignet sind und wie man sie für Data-Cleaning-Pipelines und das Training von ML-Modellen nutzen kann. Außerdem geht er auf die Möglichkeiten von Batch Inference mit Argo ein und gibt Tipps für den Einsatz in der Praxis.

Am Ende haben Sie einen Überblick über die Anwendungsmöglichkeiten von Argo Workflows und Kubernetes im ML-Bereich und wissen, wie Sie diese Tools in Ihren Projekten nutzen können.

Vorkenntnisse

  • Grundlegende Kenntnisse im Bereich Machine Learning
  • Grundlegende Kenntnisse von Container-Technologien wie Docker
  • Erste Erfahrungen mit Kubernetes (optional)

Lernziele

  • Verstehen, wie MLOps die Entwicklung und Verwaltung von Machine-Learning-Projekten unterstützt
  • Grundlegendes Wissen über Kubernetes und Argo Workflows erlangen
  • Erfahren, warum Argo Workflows und Kubernetes besonders gut für ML geeignet sind
  • Lernen, wie Argo Workflows für Data Cleaning Pipelines genutzt werden können
  • Erfahren, wie man ML-Modelle mit Kubernetes trainiert
  • Lernen, wie man effektive Batch-Inference mit Argo durchführt

Speaker

 

Hauke Brammer
Hauke Brammer arbeitet als Senior Software Engineer bei der DeepUp GmbH und hat umfangreiche Erfahrungen in den Bereichen ML, Microservices und Cloud-native Applications gesammelt. Seine Leidenschaft ist es, das Beste aus dem Software-Engineering in die Welt des Machine Learnings zu bringen. In den vergangenen Jahren hat Hauke auf zahlreichen Konferenzen über MLOps und Kotlin gesprochen.

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